Core Concepts
Fein abgestufte Datenschutzgarantien für Abdeckungsprobleme werden eingeführt, um optimale Lösungen unter differenzieller Privatsphäre zu gewährleisten.
Abstract
Das Paper stellt neue Datenschutzgarantien für Abdeckungsprobleme vor, die eine feinere Abstufung bieten als herkömmliche Ansätze. Es zeigt, wie differenzielle Privatsphäre auf Abdeckungsprobleme angewendet werden kann und präsentiert Algorithmen für Max Cover und Set Cover unter differenzieller Privatsphäre. Die Autoren betonen die Bedeutung von Gruppenprivatsphäre und zeigen, dass ihre Techniken auch auf das Set Cover-Problem anwendbar sind.
Einleitung
Einführung des Max Cover Problems in der kombinatorischen Optimierung.
Anwendung von differenzieller Privatsphäre auf sensible Daten in Abdeckungsproblemen.
Beispiele für die Anwendung von Max Cover in realen Szenarien.
Hauptergebnisse
Vorstellung eines neuen Algorithmus für Max Cover unter differenzieller Privatsphäre.
Beweis der fast optimalen Approximation des Algorithmus.
Anwendung der Techniken auf das Set Cover-Problem.
Vorarbeiten
Frühere Arbeiten zu differenzieller Privatsphäre im Max Cover und Set Cover.
Einführung des Konzepts impliziter Set Cover-Lösungen.
Stats
Unser Hauptergebnis ist ein (1 − 1/e − η, ˜O(k/ǫ))-Approximationsalgorithmus für Max Cover unter differenzieller Privatsphäre.
Quotes
"Unser Hauptergebnis ist ein (1 − 1/e − η, ˜O(k/ǫ))-Approximationsalgorithmus für Max Cover unter differenzieller Privatsphäre."